El documento describe los objetivos y consideraciones clave en el diseño de bases de datos, incluyendo normalizar la estructura de tablas para minimizar datos redundantes, seleccionar el tipo de dato apropiado para cada campo, e implementar índices para mejorar el rendimiento de consultas. El diseño de bases de datos busca modelar y almacenar información de manera flexible, eficiente y consistente.
Desarrollo del tema: Normalización, Integridad, Seguridad de los datos, Rendimiento de base de datos, Mantenimiento, Estimar el tamaño de una base de datos.
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1. Diseño de Bases de Datos
Son muchas las consideraciones a tomar en cuenta al momento de hacer el
diseño de la base de datos, quizá las más fuertes sean:
La velocidad de acceso,
El tamaño de la información,
El tipo de la información,
Facilidad de acceso a la información,
Facilidad para extraer la información requerida,
El comportamiento del manejador de bases de datos con cada tipo de
información.
No obstante que pueden desarrollarse sistemas de procesamiento de archivo e
incluso manejadores de bases de datos basándose en la experiencia del equipo
de desarrollo de software logrando resultados altamente aceptables, siempre es
recomendable la utilización de determinados estándares de diseño que
garantizan el nivel de eficiencia más alto en lo que se refiere a almacenamiento y
recuperación de la información.
De igual manera se obtiene modelos que optimizan el aprovechamiento
secundario y la sencillez y flexibilidad en las consultas que pueden
proporcionarse al usuario.
Objetivos del diseño de bases de datos
Entre las metas más importantes que se persiguen al diseñar un modelo de
bases de datos, se encuentran las siguientes que pueden observarse en esta
figura.
2. 1. Almacenar Solo La Información Necesaria.
A menudo pensamos en todo lo que quisiéramos que estuviera almacenado en
una base de datos y diseñamos la base de datos para guardar dichos datos.
Debemos de ser realistas acerca de nuestras necesidades y decidir qué
información es realmente necesaria.
Frecuentemente podemos generar algunos datos sobre la marcha sin tener que
almacenarlos en una tabla de una base de datos. En estos casos también tiene
sentido hacer esto desde el punto de vista del desarrollo de la aplicación.
1.2. Normalizar la Estructura de las Tablas.
Si nunca antes hemos oído hablar de la "normalización de datos", no debemos
temer. Mientras que la normalización puede parecer un tema complicado, nos
podemos beneficiar ampliamente al entender los conceptos más elementales de
la normalización.
Una de las formas más fáciles de entender esto es pensar en nuestras tablas
como hojas de cálculo. Por ejemplo, si quisiéramos seguir la pista de nuestra
colección de CD’s en una hoja de cálculo, podríamos diseñar algo parecido a lo
que se muestra en la siguiente tabla.
+------------+-------------+--------------+ .. +--------------+
| Álbum | track1 | track2 | | track10 |
+------------+-------------+--------------+ .. +--------------+
Esto parece razonable. Sin embargo el problema es que el número de pistas que
tiene un CD varía bastante. Esto significa que con este método tendríamos que
tener una hoja de cálculo realmente grande para albergar todos los datos, que
en los peores casos podrían ser de hasta 20 pistas. Esto en definitiva no es nada
bueno.
Uno de los objetivos de una estructura de tabla normalizada es minimizar el
número de "celdas vacías". El darnos cuenta de que cada lista de CD’s tiene un
conjunto fijo de campos (título, artista, año, género) y un conjunto variable de
atributos (el número de pistas) nos da una idea de cómo dividir los datos en
múltiples tablas que luego podamos relacionar entre sí.
Mucha gente no está familiarizada con el concepto "relacional", de manera
sencilla esto significa, que grupos parecidos de información son almacenados en
distintas tablas que luego pueden ser "juntadas" (relacionadas) basándose en
los datos que tengan en común.
Es necesario que al realizar la estructura de una base de datos, esta sea flexible.
La flexibilidad está en el hecho que podemos agregar datos
al sistema posteriormente sin tener que rescribir lo que ya tenemos. Por ejemplo,
si quisiéramos agregar la información de los artistas de cada álbum, lo único que
tenemos que hacer es crear una tabla artista que esté relacionada a la tabla
álbum de la misma manera que la tabla pista. Por lo tanto, no tendremos que
modificar la estructura de nuestras tablas actuales, simplemente agregar la que
hace falta.
La eficiencia se refiere al hecho de que no tenemos duplicación de datos, y
tampoco tenemos grandes cantidades de "celdas vacías".
3. El objetivo principal del diseño de bases de datos es generar tablas que modelan
los registros en los que guardaremos nuestra información.
Es importante que esta información se almacene sin redundancia para que se
pueda tener una recuperación rápida y eficiente de los datos.
A través de la normalización tratamos de evitar ciertos defectos que nos
conduzcan a un mal diseño y que lleven a un procesamiento menos eficaz de los
datos.
Podríamos decir que estos son los principales objetivos de la normalización:
Controlar la redundancia de la información.
Evitar pérdidas de información.
Capacidad para representar toda la información.
Mantener la consistencia de los datos.
3. Seleccionar el Tipo de Dato Adecuado.
Una vez identificadas todas las tablas y columnas que necesita la base de datos,
debemos determinar el tipo de dato de cada campo. Existen tres categorías
principales que pueden aplicarse prácticamente a cualquier aplicación de bases
de datos:
Texto
Números
Fecha y hora
Cada uno de éstos presenta sus propias variantes, por lo que la elección del tipo
de dato correcto no sólo influye en el tipo de información que se puede almacenar
en cada campo, sino que afecta al rendimiento global de la base de datos.
A continuación se dan algunos consejos que nos ayudarán a elegir un tipo de
dato adecuado para nuestras tablas:
Identificar si una columna debe ser de tipo texto, numérico o de fecha.
Elegir el subtipo más apropiado para cada columna.
Configurar la longitud máxima para las columnas de texto y numéricas, así como
otros atributos.
1.4. Utilizar Índices Apropiadamente
Los índices son un sistema especial que utilizan las bases de datos para mejorar
su rendimiento global. Dado que los índices hacen que las consultas se ejecuten
más rápido, podemos estar incitados a indexar todas las columnas de nuestras
tablas.
Sin embargo, lo que tenemos que saber es que el usar índices tiene un precio.
Cada vez que hacemos un INSERT, UPDATE, REPLACE, o DELETE sobre una
tabla, MySQL tiene que actualizar cualquier índice en la tabla para reflejar los
cambios en los datos.
¿Así que, cómo decidimos usar índices o no? La respuesta es "depende". De
manera simple, depende que tipo de consultas ejecutamos y que tan
frecuentemente lo hacemos, aunque realmente depende de muchas otras cosas.
Así que antes de indexar una columna, debemos considerar que porcentaje de
entradas en la tabla son duplicadas. Si el porcentaje es demasiado alto,
seguramente no veremos alguna mejora con el uso de un índice. Ante la duda,
no tenemos otra alternativa que probar.
4. 1.5. Usar Consultas REPLACE
Existen ocasiones en las que deseamos insertar un registro a menos de que éste
ya se encuentre en la tabla. Si el registro ya existe, lo que quisiéramos hacer es
una actualización de los datos.
1.6. Usar Una Versión Reciente de MySQL
La recomendación es simple y concreta, siempre que esté en nuestras manos,
debemos usar la versión más reciente de MySQL que se encuentre disponible.
Además de que las nuevas versiones frecuentemente incluyen muchas mejoras,
cada vez son más estables y más rápidas. De esta manera, a la vez que sacamos
provecho de las nuevas características incorporadas en MySQL, veremos
significativos incrementos en la eficiencia de nuestro servidor de bases de datos.
1.8. Usar Tablas Temporales.
Cuando estamos trabajando con tablas muy grandes, suele suceder que
ocasionalmente necesitemos ejecutar algunas consultas sobre un pequeño
subconjunto de una gran cantidad de datos. En vez de ejecutar estas consultas
sobre la tabla completa y hacer que MySQL encuentre cada vez los pocos
registros que necesitamos, puede ser mucho más rápido seleccionar dichos
registros en una tabla temporal y entonces ejecutar nuestras consultas sobre
esta tabla.
Una tabla temporal existe mientras dure la conexión a MySQL. Cuando se
interrumpe la conexión MySQL remueve automáticamente la tabla y libera el
espacio que ésta usaba.
1.7. Recomendaciones.
El último paso del diseño de la base de datos es adoptar determinadas
convenciones de nombres. Aunque MySQL es muy flexible en cuanto a la forma
de asignar nombre a las bases de datos, tablas y columnas, he aquí algunas
reglas que es conveniente observar:
Utilizar caracteres alfanuméricos.
Limitar los nombres a menos de 64 caracteres (es una restricción de MySQL).
Utilizar el guión bajo (_) para separar palabras.
Utilizar palabras en minúsculas (esto es más una preferencia personal que una
regla).
Los nombres de las tablas deberían ir en plural y los nombres de las columnas
en singular (es igual una preferencia personal).
Utilizar las letras ID en las columnas de clave primaria y foránea.
En una tabla, colocar primero la clave primaria seguida de las claves foráneas.
Los nombres de los campos deben ser descriptivos de su contenido.
Los nombres de los campos deben ser unívocos entre tablas, excepción hecha
de las claves.
Los puntos anteriores corresponden muchos de ellos a preferencias personales,
más que a reglas que debamos de cumplir, y en consecuencia muchos de ellos
pueden ser pasados por alto, sin embargo, lo más importante es que
5. la nomenclatura utilizada en nuestras bases de datos sea coherente y
consistente con el fin de minimizar la posibilidad de errores al momento de crear
una aplicación de bases de datos.
CONCEPTOS IMPORTANTES
1. Base de Datos.- Cualquier conjunto de datos organizados para su
almacenamiento en la memoria de un ordenador o computadora, diseñado
para facilitar su mantenimiento y acceso de una forma estándar. Los datos
suelen aparecer en forma de texto, números o gráficos. Hay cuatro modelos
principales de bases de datos: el modelo jerárquico, el modelo en red, el
modelo relacional (el más extendido hoy en día).
2. Base de Datos Relacional.- Tipo de base de datos o sistema
de administración de bases de datos, que almacena información en tablas
(filas y columnas de datos) y realiza búsquedas utilizando los datos de
columnas especificadas de una tabla para encontrar datos adicionales en otra
tabla.
3. Datos Elementales.- Un dato elemental, tal como indica su nombre, es una
pieza elemental de información. El primer paso en el diseño de una base de
datos debe ser un análisis detallado y exhaustivo de los datos elementales
requeridos.
4. Campos y Subcampos.- Los datos elementales pueden ser almacenados
en campos o en subcampos. Un campo es identificado por un rótulo numérico
que se define en la FDT de la base de datos. A diferencia de los campos, los
subcampos no se identifican por medio de un rótulo, sino por un delimitador
de subcampo.
5. Delimitador de Subcampo.- Un delimitador de subcampo es un código de
dos caracteres que precede e identifica un subcampo de longitud variable
dentro de un campo.
6. DBMS: Data Base Management System (SISTEMA DEMANEJO DE BASE
DE DATOS).- Consiste de una base de datos y un conjunto de aplicaciones
(programas) para tener acceso a ellos.
A Errores que se pueden encontrar en el diseño de una base de datos:
7. Modelo de Datos.- es un conjunto de herramientas conceptuales para
describir los datos, las relaciones entre ellos, su semántica y sus limitantes.
8. Redundancia.- Esta se presenta cuando se repiten innecesariamente datos
en los archivos que conforman la base de datos.
9. Inconsistencia.- Ocurre cuando existe información contradictoria o
incongruente en la base de datos.
10.Dificultad en el Acceso a los Datos.- Debido a que los sistemas de
procesamiento de archivos generalmente se conforman en distintos tiempos
o épocas y ocasionalmente por distintos programadores, el formato de la
información no es uniforme y se requiere de establecer métodos de enlace y
conversión para combinar datos contenidos en distintos archivos.
11.Aislamiento de los Datos.- Se refiere a la dificultad de extender las
aplicaciones que permitan controlar a la base de datos, como pueden ser,
nuevos reportes, utilerías y demás debido a la diferencia de formatos en los
archivos almacenados.
6. 12.Anomalías en el Acceso Concurrente.- Ocurre cuando el sistema es
multiusuario y no se establecen los controles adecuados para sincronizar
los procesos que afectan a la base de datos. Comúnmente se refiere a la
poca o nula efectividad de los procedimientos de bloqueo.
13.Problemas de Seguridad.- Se presentan cuando no es posible establecer
claves de acceso y resguardo en forma uniforme para todo el sistema,
facilitando así el acceso a intrusos.
A Niveles de Diseño:
14.Problemas de Integridad.- Ocurre cuando no existe a través de todo el
sistema procedimientos uniformes de validación para los datos.
15.Nivel Físico.- Es aquel en el que se determinan las características de
almacenamiento en el medio secundario. Los diseñadores de este nivel
poseen un amplio dominio de cuestiones técnicas y de manejo de hardware.
16.Nivel Conceptual.- Es aquel en el que se definen las estructuras lógicas de
almacenamiento y las relaciones que se darán entre ellas. Ejemplos comunes
de este nivel son el diseño de los registros y las ligas que permitirán la
conexión entre registros de un mismo archivo, de archivos distintos incluso,
de ligas hacia archivos.
A Clasificación de Modelos de Datos:
17.Nivel de Edición.- Es aquel en el que se presenta al usuario final y que puede
tener combinaciones o relaciones entre los datos que conforman a la base de
datos global. Puede definirse como la forma en el que el usuario aprecia la
información y sus relaciones.
18.Modelos Lógicos Basadosen Objetos.- Son aquellos que nos permiten una
definición clara y concisa de los esquemas conceptuales y de visión. Su
característica principal es que permiten definir en forma detallada las
limitantes de los datos.
19.Modelos Lógicos Basados en Registros.- Operan sobre niveles conceptual
y de visión. Sus características principales son que permiten
una descripción más amplia de la implantación, pero no son capaces de
especificar con claridad las limitantes de los datos.
20.Modelos Físicos de Datos.- Describen los datos en el nivel más bajo y
permiten identificar algunos detalles de implantación para el manejo del
hardware de almacenamiento.
7. REFERENCIAS
LIBROS:
Parafino, T. (2005). Introducción a las Bases de Datos, Editorial S.A.
Bluttman, K. (2007). Access: Los Mejores Trucos, Editorial Anaya Multimedia.
INTERNET.
Saldívar, G. (2005). Monografías. Recuperado de:
www3.uji.es/~mmarques/f47/apun/node68.html
Saldívar, G. (2005). Monografías. Recuperado de:
www.programacion.com/bbdd/articulo/bbdd_disenyo
Saldívar, G. (2005). Monografías. Recuperado de: www.cindoc.csic.es/isis/03-
1.html
Saldívar, G. (2005). Monografías. Recuperado de:
http://faea.uncoma.edu.ar/materias/tdbd/
Saldívar, G. (2005). Monografías. Recuperado de:
http://www.itlp.edu.mx/publica/tutoriales/basedat2/